侵权投诉
焊接机器人 喷涂机器人 搬运机器人 装配机器人 切割机器人 其他机器人
当前位置:

OFweek机器人网

其它

正文

人工智能形成成熟产业还有很长的路要走

导读: 5月26日,卡耐基梅隆大学计算机科学学院邢波教授在“人工智能遇上大数据论坛”上作主题发言。他认为,人工智能方兴未艾,但事实上并没有带来直接的商业价值,而且出现了人工智能人才培养的断档问题,人工智能形成成熟产业,未来还有很长的路要走。

  5月26日,卡耐基梅隆大学计算机科学学院邢波教授在“人工智能遇上大数据论坛”上作主题发言。他认为,人工智能方兴未艾,但事实上并没有带来直接的商业价值,而且出现了人工智能人才培养的断档问题,人工智能形成成熟产业,未来还有很长的路要走。

  刑波说,人工智能作为一门科学,其定义并不明确。有人认为是制造一台机器,通过数据整合和分析产生预测,以帮助人们实现精准决策。还有人认为,人工智能就是制造出来一台机器,然后去代替人。基于此,20世纪60年代就有科学家开始进行人工智能的研发,并发明了可以做数学应用题的机器人、能够人机对话的机器人;到80年代,日本又出现了专家级系统计算机,帮助企业和政府进行决策;现在又出现了下围棋的数字机器人。但综合来看,人工智能的目标和技术都并不明确,人们并不确定利用人工智能来干什么。

  人工智能应该定义成为对某一功能的追求,例如专业做图像识别、下棋、赛车手等。有了一个明确的功能定义后,快速进行计算设备、软件、程序、操作系统的对接,即可实现人工智能的工业化生产和制造,这也是我们理想中的人工智能场景,蕴含着丰富的机遇和挑战。

  刑波表示,近几年,人工智能又开始火热起来,出现了自动驾驶等热词,但到底能走多远,依旧是行业里较为担忧的问题。目前来看,现有人工智能的设计方案都较为笨重、单一、昂贵。例如,谷歌推出的图片识别系统“谷歌大脑”,是由上千台计算机组成的,需要数十个研发人员操作,投入和产出不成比例。当前火热的下围棋的机器人,设备十分昂贵,难以形成规模化生产。此外,人工智能的技术需要长时间在实验室进行研发,但在这个追求“短平快”的年代,很多人很难掌握人工智能技术,这也间接阻碍了人工智能的商业开发。

  人工智能的未来还有很长的路要走。在这个过程中,将人工智能细化成内容、数据、硬件、算法等各个小的领域,然后集中精力突破,可能会是当前人工智能商业化的一座“富矿”。

声明: 本文由入驻OFweek公众平台的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

我来说两句

(共0条评论,0人参与)

请输入评论

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

OFweek品牌展厅

365天全天候线上展厅

我要展示 >
  • 机器人
  • 机器视觉
  • 伺服
  • 猎头职位
更多
文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号